colin0000007 / seq2seq-easy

这是一个https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348 的修改版本（修改了一些我认为错误，不合理的地方），初学者更容易理解。基于tensorflow

seq2seq-easy

修改自https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348
我认为的原代码的问题：
（1）decoder不需要参数共享，预测和训练decode只是操作不一样，但都是使用同一个计算图中的rnn layer和projection layer的参数
（2）原代码中预测必须把输入的数据shape 为[训练时的batchsize,source_max_len]。造成的原因是预测过程的start_tokens的batch_size
固定为了训练时的batch_size，只需要定义一个tensor替换这个batch_size，预测时获取tensor传入数据的真实batch即可。

修改

(1) 输入tensor按照我自己写的，稍微不同
(2) 单独将inference定义到一个函数
(3)纠正了预测时必须使用训练的batch_size的问题

依然存在的问题

(1)代码还是有点乱
后期可能会修改得并规范，并且加入attention，bidirectional等等。

关于使用

数据的source是一个字母序列。target是一个将字母倒序的序列。
自定义包的导入可能需要修改。

训练和预测

训练直接在Seq2SeqModel.py中运行
预测在TestModel中运行

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